У контексті розширення автоматизації забезпечення якості (QA) всередині організації, виникають нові виклики, оскільки команди намагаються керувати та організовувати зростаючу кількість тестів для різних застосунків. Автор досліджує рішення під назвою QA Studio, яке дозволяє визначати тести природною мовою та запускати їх за допомогою візуальної навігації на основі штучного інтелекту. У цій стат...
У статті обговорюється проблема масштабування навчання PyTorch на кластері, яка в основному зумовлена складністю створення та підтримки необхідних контейнерів. Це передбачає забезпечення того, щоб кожен контейнер мав однакову версію CUDA runtime, збірку PyTorch, бібліотеки NCCL та EFA, а також плагін AWS OFI NCCL. Для вирішення цієї проблеми компанія AWS представила контейнер Ray Train Deep Lea...
Amazon Web Services (AWS) вже четвертий рік поспіль визнана лідером у рейтингу Gartner "Magic Quadrant" для платформ контакт-центрів як сервісу (CCaaS) за продукт Amazon Connect. Рішення Amazon Connect Customer розроблено для забезпечення персоналізованого та інтелектуального обслуговування клієнтів, не жертвуючи при цьому ефективністю, гнучкістю або контролем. Це рішення створює повне уявлення...
Компанія Exowatt, що спеціалізується на модульних сонячних системах з можливістю регулювання потужності, використовує передові технології для отримання енергії сонця, її зберігання у вигляді тепла та генерації електроенергії за потреби для енергоємних застосувань, таких як центри обробки даних штучного інтелекту. Для оптимізації роботи вони впровадили систему штучного інтелекту для оперативного...
Інфраструктура захисту конфіденційності (Privacy Aware Infrastructure, PAI) від Meta представляє PrivacyLib – загальну бібліотеку, яка використовується для забезпечення та моніторингу потоків даних на останньому етапі робочого процесу PAI. Раніше, нові вимоги щодо конфіденційності вимагали окремої інтеграції механізмів захисту в кожну систему обробки даних, що призводило до тривалого процесу. P...
У цій статті ми розповідаємо історію компанії Property Finder, розробника цифрового застосунку для нерухомості, де виявилося, що 96,8% їхніх оціночних міток були отримані з прогнозів однієї моделі, а не перевірені експертами, що призвело до систематичної упередженості та неточних порівнянь альтернативних моделей. Компанія Property Finder, яка щодня обробляє тисячі зображень нерухомості в регіон...
Паріс Смарагдіс, професор Массачусетського технологічного інституту (MIT), музикант і науковець у галузі комп'ютерних наук, працює над удосконаленням можливостей машинного слуху. Він прагне розробити системи з покращеними аудіо-можливостями, які зможуть виявляти звуки, такі як дорожні аварії або несправності промислового обладнання. Смарагдіс, уродженець Греції, зацікавився звуком і технологіям...
Нова система індексації SOCI (Seekable OCI) від Amazon SageMaker для завдань навчання та обробки ШІ дозволяє завантажувати контейнерні образи "лінивим" способом, скорочуючи час завантаження з хвилин до секунд. Індексація SOCI – це технологія з відкритим вихідним кодом, яка відображає кожен файл всередині образу та зберігає його в Amazon ECR як окремий артефакт. SageMaker автоматично перевіряє н...
Цей текст описує переваги та еволюцію корпоративних систем пошуку з використанням баз знань Amazon Bedrock на платформі AWS Cloud Development Kit (CDK). Традиційні системи розширення генерації (RAG) мають обмеження, такі як обробка запитань, які охоплюють кілька джерел інформації або потребують кількох пошукових операцій. Для вирішення цих проблем представлено агентний пошук, де логічний агент ...
Автор використовував штучний інтелект для покращення продуктивності існуючої реалізації градієнтного бустингу регресії на C#, що призвело до значних поліпшень. Градієнтний бустинг регресії – це метод, заснований на деревах, який використовується для прогнозування одного числового значення, наприклад, для визначення максимальної безпечної суми кредиту на основі різних факторів. Цей процес передб...
Автор реалізував систему регресії на основі дерева рішень за допомогою JavaScript і використовував систему штучного інтелекту для аналізу її коректності. ШІ виявив граничні випадки, коли код міг працювати некоректно, і запропонував покращення для підвищення продуктивності. Після значних зусиль була розроблена оновлена версія системи регресії на основі дерева рішень, написана на JavaScript, що п...
Тиждень клімату в Нью-Йорку, щорічна подія, яка об'єднує понад 100 000 людей на більш ніж 1000 заходах у Нью-Йорку для обговорення кліматичних викликів та пошуку рішень, цього року зібрав велику кількість представників спільноти MIT. Упродовж кількох днів були присутні Евелін Ванг, віце-президент з питань енергетики та клімату, а також було організовано численні сесії різними підрозділами, лабо...
Цей текст розглядає проблему управління моделями комп'ютерного зору в системах контролю якості на виробництві, які використовують кілька камер. Кожна камера фіксує світ по-різному, що призводить до унікальних наборів даних для навчання. Для вирішення цієї проблеми потрібні окремі, адаптовані моделі для кожної камери, що вимагає навчання, оцінювання, версіонування та розгортання тисяч моделей бе...
У цьому тексті автор пояснює поняття "AI-агента" та те, як він стикається з тією ж проблемою, що й персонаж у фільмі "День бабака", де йому доводиться перечитувати всю свою історію перед виконанням дії. Це призводить до високих витрат через повторні введення даних. Автор потім представляє концепцію "кешування запитів", рішення, при якому раніше оброблені дані зберігаються та використовуються по...
На ранніх етапах розвитку штучного інтелекту (ШІ), інженери, такі як ті, що працювали в MIT, вважали, що введення випадковості та ірраціональності є необхідними для того, щоб машини могли імітувати людську креативність, за словами доцента MIT Бенджаміна Ліндквіста. Посилаючись на ідеї середи XX століття, інженери розглядали креативність як результат несподіваних стрибків у логіці або навіть ста...